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龙图腾网获悉北京深势科技有限公司申请的专利一种基于上下文增强的事件提取方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119357371B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411469725.5，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权一种基于上下文增强的事件提取方法和装置是由蔡恒兴;许明军;张林峰;孙伟杰设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于上下文增强的事件提取方法和装置在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及一种基于上下文增强的事件提取方法和装置，所述方法包括：选择大语言模型并定制文本检索模型、事件提取模型；基于大语言模型为两个定制模型创建训练数据集并基于数据集对两个定制模型进行训练；训练结束后接收用户输入文本，并对当次用户文本进行文本分句；并将各个分句文本以及对应的其他文本序列输入文本检索模型进行文本检索、并对各个分句文本与其对应的检索文本进行拼接得到上下文增强文本；并将去重后的各个上下文增强文本输入事件提取模型进行事件信息提取；并由各个事件信息文本+分句文本+上下文增强文本组成事件提取记录，并将得到的所有事件提取记录向用户反馈。通过本发明可以提高事件的准确度和完整度。

本发明授权一种基于上下文增强的事件提取方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于上下文增强的事件提取方法，其特征在于，所述方法包括： 选择一类大语言模型作为对应的第一大语言模型；并构建一个用于进行文本检索的文本检索模型；并在所述第一大语言模型的特征提取组件基础上增加与事件提取有关的触发词预测、事件类型预测、事件元素标注和事件信息融合组件构成一个用于进行事件信息提取的事件提取模型； 基于所述第一大语言模型的文本生成任务处理能力为所述文本检索模型和所述事件提取模型创建对应的模型训练数据集记为对应的第一数据集和第二数据集；并基于所述第一数据集对所述文本检索模型进行训练；并基于所述第二数据集对所述事件提取模型进行训练； 模型训练结束后，接收用户的输入文本记为对应的当次用户文本； 对所述当次用户文本进行文本分句处理得到对应的分句文本序列；所述分句文本序列由多个分句文本顺序排序而成； 将各个所述分句文本作为对应的当前文本；并由所述分句文本序列中除所述当前文本之外的其他所有所述分句文本组成对应的其他文本序列；并将所述当前文本和对应的所述其他文本序列输入所述文本检索模型进行文本检索得到对应的当前检索文本；并对所述当前文本和对应的当前检索文本进行文本拼接得到一个对应的上下文增强文本； 对得到的所有所述上下文增强文本进行去重处理；并将去重后的各个所述上下文增强文本输入所述事件提取模型进行事件信息提取处理得到对应的事件信息文本； 由各个所述事件信息文本和对应的所述分句文本以及所述上下文增强文本组成一个对应的事件提取记录；并由得到的所有所述事件提取记录组成对应的提取记录序列向用户反馈。

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